为什么会出现 AI 幻觉，以及如何管理

生成式系统产生的是看似合理的续写，而不是有保证的事实。因此，流畅的语言可能让缺乏依据的输出显得比实际更可靠。

关键要点

• 看似合理的语言并不能证明存在事实检索过程。
• 缺失、冷门或最新信息会增加产生无依据输出的风险。
• 必须把来源、不确定性和独立验证纳入工作流程。

识别高风险情况

当请求需要冷门事实、最新信息、精确引文、无法取得的私有背景资料，或在缺乏证据时仍要求给出答案，风险会升高。

调整指令与证据

提供已获批准的来源，允许系统说明信息缺失，并要求将事实主张、假设和引用分开列出。

在模型之外验证

打开原始来源，重新计算重要数字，并由具备资质的审核人员审查影响重大的内容。

不要用置信度证明准确性

系统自报的置信度分数也可能在缺乏可靠依据的情况下生成。优先采用审核人员可检查的证据，并用已知答案进行测试。

不要强迫系统完成任务，应明确允许输出“信息不足”并设置升级处理结果。

按后果衡量失败

跟踪无依据的主张、错误引用、遗漏的不确定性以及纠正所需工作。对可能影响权利、金钱、安全或公众信任的错误赋予更高权重。

行动清单

1. 识别每一项重要事实主张。
2. 要求使用已批准的来源，否则标记为缺少证据。
3. 打开引用并验证上下文。
4. 独立重新计算重要数字。
5. 将影响重大的输出交由具备资质的审核人员审查。

合理的下一步

选择一份近期由 AI 辅助完成的文档，建立一份主张台账，列出来源、验证状态和审核人员。接着查看实用 AI 配方，比较已审核的 AI 工具，或使用AI Finder缩小下一步决策范围。